基于均值—標(biāo)準(zhǔn)差改進(jìn)的濱州市多時(shí)相熱島強(qiáng)度變化分析

任鐘冬，黃 玥，譚惠芝，王培濤，任建成，盧曉寧

（1.山東省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 濟(jì)南 250200；2.濱州市氣象局，山東 濱州 256612；3.兗州區(qū)氣象局，山東 濟(jì)寧 272100；4.成都信息工程大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，四川 成都 610225）

熱島效應(yīng)是指城市中地表溫度相比于城郊附近的地表溫度，明顯高于城郊地表溫度，其范圍就像海島，故稱為熱島[1]，是城市生態(tài)系統(tǒng)特有的現(xiàn)象[2]。自20世紀(jì)初，人口的迅速增長及城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大，使得全球城市化水平從15%飆升至50%，最終導(dǎo)致熱島效應(yīng)愈演愈烈[3-4]。熱島效應(yīng)的加強(qiáng)，不僅影響了人們正常的學(xué)習(xí)、工作及生活，還成為了阻礙城市發(fā)展和人類生存質(zhì)量提高的重要因素之一[5]。因此，有關(guān)熱島效應(yīng)的研究成為了當(dāng)前的熱點(diǎn)[6-7]。

濱州市自2008年開始實(shí)施以實(shí)現(xiàn)高效農(nóng)業(yè)及改善人民居住環(huán)境為主要目的的“林水會(huì)戰(zhàn)”決策，為探究這一決策是否能夠緩解由于城市快速發(fā)展而引起的熱島效應(yīng)增強(qiáng)的問題，故選取濱州市為研究區(qū)。在基于Landsat數(shù)據(jù)反演地表溫度的基礎(chǔ)上，依據(jù)改進(jìn)后能夠消除不同時(shí)期的溫度背景影響的均值—標(biāo)準(zhǔn)差分級法進(jìn)行熱島強(qiáng)度分級并分析濱州市熱島強(qiáng)度的時(shí)空分布特征，結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)分析熱島強(qiáng)度與下墊面的關(guān)系；通過不同時(shí)間地表溫度數(shù)據(jù)的疊加實(shí)現(xiàn)對熱島強(qiáng)度變化的分析，從而實(shí)現(xiàn)“林水會(huì)戰(zhàn)”決策實(shí)施對濱州市城市熱島強(qiáng)度變化影響的定量研究，為濱州市城市建設(shè)及熱島效應(yīng)緩解方案提供有力的數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況

濱州市位于山東省北部、黃河三角洲腹地，地處36°41′～38°16′N和117°15′～118°37′E（圖1）。濱州市既是環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈和濟(jì)南省會(huì)都市群經(jīng)濟(jì)圈的主要城市之一，也是黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)和山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)開發(fā)建設(shè)的重點(diǎn)城市。濱州市屬于北溫帶半濕潤半干旱季風(fēng)性氣候[8]，四季分明，雨熱同期。年平均溫度為13.1℃，平均累積降水量為552.0 mm。適宜的溫度、充沛的降水為農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了有利條件，因此濱州市種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)都處于比較發(fā)達(dá)的水平。

圖1 研究區(qū)范圍

2 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)源及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文使用的3期Landsat數(shù)據(jù)來自美國地質(zhì)勘探局網(wǎng)站（http：//www.usgs.gov/），詳細(xì)信息見表1。為了減少大氣、地形等因素對衛(wèi)星數(shù)據(jù)的影響，盡可能地提高反演結(jié)果的準(zhǔn)確性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正、輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理。本文數(shù)據(jù)均采用UTM投影、WGS-84坐標(biāo)系。

表1 數(shù)據(jù)相關(guān)信息

2.2 地表溫度反演

2.2.1 單窗算法反演地表溫度熱島效應(yīng)研究的基礎(chǔ)就是地表溫度的反演，常用的反演方法有單窗算法[9-10]、單通道算法[11-13]、劈窗算法[14-15]等，其中單窗算法簡單易行且精度較高[16]，故本文選擇單窗算法。公式如下：

式中，Ts為地表溫度反演的結(jié)果，Tsensor為Landsat傳感器的輻射亮度溫度（Landsat 5數(shù)據(jù)為第6波段處的亮度溫度，Landsat 8數(shù)據(jù)為第10波段處的亮度溫度），Ta為大氣的平均作用溫度，上述3個(gè)物理量的單位均為K。a和b是常量，0～30℃時(shí)取a=-60.326 3，b=0.434 36；C和D是中間常量，分別用下式計(jì)算：

式中，ε、τ分別代表地表比輻射率、大氣透過率。其他參數(shù)物理意義及計(jì)算方法見參考文獻(xiàn)[17-18]。反演結(jié)果如圖2所示。

圖2 地表溫度反演結(jié)果

2.2.2 反演結(jié)果驗(yàn)證

為驗(yàn)證反演結(jié)果的準(zhǔn)確性，選擇濱州市7個(gè)氣象站點(diǎn)對應(yīng)時(shí)間的氣溫和日平均地溫實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。以7個(gè)站點(diǎn)為中心統(tǒng)計(jì)其周圍9個(gè)像元反演結(jié)果的平均值，其與氣溫和日均地溫?cái)?shù)據(jù)的差值平均在5.55和5.10℃左右（表2），且反演結(jié)果與實(shí)測氣溫之間達(dá)到0.001水平的極顯著相關(guān)（R2為0.961 3，圖3），這與以往地、氣溫度關(guān)系的相關(guān)研究結(jié)果是一致的[19-20]，說明本文地表溫度反演結(jié)果的準(zhǔn)確度較高。

圖3 地表溫度反演結(jié)果與實(shí)測氣溫?cái)?shù)據(jù)相關(guān)性

表2 反演地表溫度與氣象站點(diǎn)實(shí)測溫度對比 ℃

2.3 熱島強(qiáng)度等級劃分

熱島強(qiáng)度（UHI）是指同一時(shí)間城市平均溫度高于郊區(qū)平均溫度的數(shù)值大小[21-22]。由于城郊邊界在劃分上的不嚴(yán)格性和不精確性，本文將熱島強(qiáng)度定義為每個(gè)像元的地表溫度值與整個(gè)研究區(qū)平均地表溫度值的差值，計(jì)算公式如下：

式中，i，j分別為像元的行、列號；UHIi，j為像元的熱島強(qiáng)度；LSTi，j為像元的地表溫度為平均地表溫度。

熱島效應(yīng)的研究核心就是揭示熱島強(qiáng)度及其變化，研究的準(zhǔn)確性和科學(xué)性除了受溫度數(shù)據(jù)自身準(zhǔn)確性的影響外，還受熱島強(qiáng)度等級劃分方法的影響。當(dāng)前常用的等級劃分方法為均值—標(biāo)準(zhǔn)差法，該方法以某一區(qū)域的平均溫度為基準(zhǔn)，以標(biāo)準(zhǔn)差作為分級間隔，以不同倍數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差將熱島強(qiáng)度分為3級或5級，這一方法已被證明可以很好地體現(xiàn)出同一時(shí)間同一區(qū)域熱島強(qiáng)度的強(qiáng)弱[23]，適用于同一時(shí)相熱島強(qiáng)度的空間分異性分析。但在進(jìn)行多時(shí)相城市熱島演變、對比研究時(shí)，需進(jìn)行不同時(shí)相熱島強(qiáng)度等級數(shù)據(jù)的減法運(yùn)算，不同期熱島強(qiáng)度等級數(shù)據(jù)都包含有平均溫度和標(biāo)準(zhǔn)差兩部分，結(jié)果包含平均溫度的差值和標(biāo)準(zhǔn)差的差值，而體現(xiàn)熱島強(qiáng)度變化的只應(yīng)是標(biāo)準(zhǔn)差的大小。因此，本文對傳統(tǒng)的均值—標(biāo)準(zhǔn)差分級法進(jìn)行了改進(jìn)（分級標(biāo)準(zhǔn)見表3），在進(jìn)行熱島強(qiáng)度等級劃分時(shí)，以區(qū)域平均溫度為基準(zhǔn)，計(jì)算每個(gè)像元相對于區(qū)域平均溫度的差值，依據(jù)這一溫度差值的結(jié)果與同期溫度標(biāo)準(zhǔn)差的大小、正負(fù)進(jìn)行熱島強(qiáng)度等級的劃分，可以很好地消除不同時(shí)期的溫度背景的影響，使得不同時(shí)相的熱島強(qiáng)度亦可以進(jìn)行對比分析（圖4）。這一改進(jìn)的均值—標(biāo)準(zhǔn)差分級法不僅與熱島強(qiáng)度的定義吻合，還能通過差值的正負(fù)把區(qū)域內(nèi)的熱島、冷島清晰地識別出，擴(kuò)展了熱島強(qiáng)度的含義及應(yīng)用。

圖4 濱州熱島強(qiáng)度分級圖

表3 基于均值—標(biāo)準(zhǔn)差分級法改進(jìn)的熱島強(qiáng)度分級標(biāo)準(zhǔn)

2.4 熱島強(qiáng)度變化時(shí)空分異分析方法

以未分級的熱島強(qiáng)度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)（熱島強(qiáng)度值＞0的區(qū)域認(rèn)為其為熱島，＜0的區(qū)域則認(rèn)為是冷島），將其進(jìn)行疊加分析得到熱島強(qiáng)度變化分區(qū)數(shù)據(jù)（圖5）。

圖5 熱島強(qiáng)度變化分區(qū)圖

2.5 土地利用類型分類

土地利用類型對熱島效應(yīng)存在一定的影響，為了探究何種土地利用類型更容易產(chǎn)生熱島效應(yīng)，通過NDVI將土地利用類型簡單分為水體、植被（指覆蓋有綠植的耕地和天然林草地、建筑用地、未利用地四大類。

3 結(jié)果與分析

3.1 濱州市熱島效應(yīng)的時(shí)空分異分析

由圖6可知，2001年濱州市強(qiáng)熱島區(qū)面積占比為16.66%，平均溫度為35.53℃，主要分布于無棣縣海岸線附近與蝦蟹田相鄰的地區(qū)、陽信縣西部以及博興縣南部，這是由于影像數(shù)據(jù)獲取時(shí)濱州市主要經(jīng)濟(jì)作物（小麥）剛剛收割，大片農(nóng)田裸露（NDVI平均值僅為0.14），未起到降溫效果。弱熱島區(qū)平均溫度為33.7℃，面積占比為13.77%，分布于強(qiáng)熱島區(qū)周圍，在無棣縣南部和陽信縣西部分布較為集中。分布最廣的是常溫區(qū)，占總面積的39.51%，僅在博興縣、陽信縣分布較少，常溫區(qū)平均溫度為31.9℃。弱冷島區(qū)集中分布在惠民縣東部、鄒平市東北部以及濱城區(qū)和博興縣的交界處，平均溫度為30.3℃，占濱州市總面積的15.83%，該區(qū)域植被茂密，NDVI平均值為0.35。強(qiáng)冷島區(qū)集中在無棣縣和沾化區(qū)境內(nèi)蝦蟹田、鹵水池分布密集的區(qū)域，濱州市內(nèi)的水庫及河流沿岸地區(qū)亦為強(qiáng)冷島區(qū)，該區(qū)平均溫度為28.3℃，面積占比為14.22%。

圖6 各熱島強(qiáng)度區(qū)面積比

2009年濱州市強(qiáng)熱島區(qū)面積明顯減少，占比從16.66%降為12.38%，該區(qū)域平均溫度為28.2℃，強(qiáng)熱島區(qū)和弱熱島區(qū)多分布于市、縣政府駐地附近，在鄒平市和濱城區(qū)這種分布特征尤為明顯。弱熱島區(qū)面積亦明顯減少，面積占比為9.84%，平均溫度為26.1℃，無明顯集中分布區(qū)。強(qiáng)冷島區(qū)和弱冷島區(qū)面積占比亦下降，分別為13.41%和8.90%，北部海岸線附近蝦蟹田和鹵水池分布密集的地區(qū)、水庫及河流沿岸依舊是主要的強(qiáng)冷島區(qū)，平均溫度為21.8℃；弱冷島區(qū)在鄒平市西南以及博興縣東部分布較為集中，平均溫度為23.8℃。在熱島區(qū)和冷島區(qū)面積都明顯減少的情況下，濱州市常溫區(qū)分布異常廣泛，其面積比重達(dá)55.47%，平均溫度為24.8℃，導(dǎo)致這種分布特征的主要原因是：濱州市大部分區(qū)域?yàn)榻?jīng)濟(jì)作物種植區(qū)，且8月底（8月30日）正是作物生長最為繁盛的時(shí)期，在這種區(qū)域環(huán)境背景下，此時(shí)濱州市植被覆蓋狀況是均質(zhì)的，使得溫度差異不大，出現(xiàn)極端溫度的區(qū)域較少。

2018年濱州市強(qiáng)熱島區(qū)面積占比為17.01%，平均溫度為28.5℃，除市（縣）政府駐地附近人口密集的區(qū)域外，無棣縣東南和沾化區(qū)西南的大片區(qū)域亦為強(qiáng)熱島區(qū)。弱熱島區(qū)平均溫度為26.1℃，面積占比為13.56%，在無棣縣和沾化區(qū)南部分布較為集中。常溫區(qū)平均溫度為23.8℃，雖然面積占比降至37.00%，但仍是分布最廣泛的，惠民縣、陽信縣以及濱城區(qū)的常溫區(qū)面積占比相對較大，分別占該縣（區(qū)）總面積的43.79%、45.33%和45.99%。弱冷島區(qū)面積占比為21.62%，平均溫度為21.8℃，在惠民縣、陽信縣、鄒平市分布最廣，占該縣（市）總面積比分別為34.91%、34.29%、26.87%，這3個(gè)縣（市）的植被茂密，NDVI平均值為0.38。強(qiáng)冷島區(qū)平均溫度為19.0℃，占總面積的10.81%，主要分布在無棣縣北部和沾化區(qū)北部的沿海區(qū)域以及水庫、河流沿岸。

濱州市受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域隨時(shí)間變化非常明顯，2001年受影響的區(qū)域面積占濱州市總面積的30.44%，主要受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域?yàn)闊o棣縣西南和陽信縣西部；2009年受熱島效應(yīng)影響的區(qū)域主要為鄒平市和濱城區(qū)政府駐地附近，面積占比為22.23%，僅為2001年的73.03%。2018年受熱島效應(yīng)影響區(qū)域的面積比是3 a中最高的，達(dá)30.57%。

3.2 濱州市熱島效應(yīng)變化的時(shí)空分異分析

2001、2009年2 a均為熱島的區(qū)域面積為2 335.30 km2（圖7a），平均溫差變化值為-0.3℃，表明在這2 a均為熱島的區(qū)域內(nèi)2009年的平均熱島強(qiáng)度較2001年有輕微減弱，該區(qū)域主要分布在無棣縣和沾化區(qū)，此外市（縣）政府駐地附近在這2 a也均為熱島，這些區(qū)域主要為覆蓋度相對較低的植被以及建設(shè)用地。2001年為熱島而2009年變?yōu)槔鋶u的區(qū)域分布于無棣縣西南、惠民縣西北、博興縣南部以及陽信縣，總面積為1 999.23 km2，平均溫差變化值為-2.5℃，溫差變化的最值為-11.2℃，造成這種變化的主要原因是：2001年數(shù)據(jù)獲取時(shí)濱州市小麥剛收割完，植被覆蓋度低，未能起到降溫作用，而2009年數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為8月底，正是作物生長最繁盛的時(shí)期，大片茂密的作物對地表溫度起到了顯著地降溫效果。再加上濱州市自2008年開始實(shí)施“林水會(huì)戰(zhàn)”，2009年水體面積相比于2001年增加了96.97 km2，這也是熱島變?yōu)槔鋶u的主要原因之一。由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域面積最小，僅為1 450.71 km2，主要分布于沾化區(qū)東南、鄒平市以及濱城區(qū)，平均溫差變化值為2.3℃，在由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域內(nèi)溫差升高的最大值為16.8℃，導(dǎo)致這種變化最主要的原因是城市擴(kuò)張，2001—2009年該區(qū)域建筑用地面積共增長112.49 km2。2001、2009年均為冷島的區(qū)域面積為3 012.16 km2，這部分區(qū)域面積占比最大（占總面積的34.24%），主要分布于濱州市海岸線附近（無棣縣北部及沾化區(qū)北部）、鄒平市北部以及惠民縣絕大部分地區(qū)，這些區(qū)域最主要的土地利用類型是水體和林地，平均溫差變化值為0.8℃，表明這些區(qū)域雖然在2001、2009年均為冷島，可是在2009年冷島強(qiáng)度減弱了。

2009、2018年均為熱島的區(qū)域主要有市（縣）政府駐地附近以及無棣縣中部和沾化區(qū)中部，面積為2 794.79 km2（圖7a），平均溫差變化1.2℃，表明2018年熱島強(qiáng)度較2009年有所增加，區(qū)域建筑用地占比分別為30.44%、34.77%。由熱島變?yōu)槔鋶u的區(qū)域面積減少，僅為991.21 km2，是2001—2009年相同轉(zhuǎn)換類型區(qū)域面積的49.58%，在惠民縣和濱城區(qū)交界處分布較為集中，區(qū)域水體占比從10.22%增至15.94%，由此可見水體能夠在一定程度上緩解熱島效應(yīng)。由冷島變?yōu)闊釐u的區(qū)域面積為1 318.54 km2，主要分布在無棣縣南部、鄒平市西南以及濱城區(qū)，這部分區(qū)域變?yōu)闊釐u的主要原因是城市擴(kuò)張（建筑用地面積增加98.76 km2）。始終為冷島的區(qū)域面積為3 692.85 km2，分布于陽信縣、惠民縣、鄒平市北部以及海岸線附近，這部分區(qū)域在所有分區(qū)中水體占比最高，2009、2018年2 a平均值為21.96%。

3 a均為熱島的區(qū)域面積為1 940.50 km2（圖7b），占總面積的22.06%，主要分布于濱州市各個(gè)市（縣）政府駐地附近，建筑用地平均占比為35.90%。2000年為熱島而2009、2018年為冷島的區(qū)域主要分布在無棣、陽信以及惠民3個(gè)縣的西部，該區(qū)域面積為1 418.89 km2，面積占比為16.13%，該區(qū)域水體面積占比逐年增加，從1.42%增至7.37%。3 a均為冷島的區(qū)域面積占比為25.85%，2001—2018年此區(qū)域水體面積共增加286.00 km2，水體面積占比從19.51%增至32.04%，該區(qū)域主要分布于無棣縣北部、沾化區(qū)北部、鄒平市北部以及惠民縣。其他變化分區(qū)面積占比均≤10%。

圖7 熱島強(qiáng)度變化分區(qū)面積

3.3 濱州市熱島效應(yīng)與土地利用關(guān)系

由圖8可知，強(qiáng)熱島區(qū)中建設(shè)用地和未利用地的占比明顯高于其他熱島強(qiáng)度區(qū)中兩者的占比（強(qiáng)熱島區(qū)建設(shè)用地占比為47.10%、未利用地占比為3.70%），這與其他學(xué)者[24-26]研究相吻合。隨著濱州市城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，建筑用地不斷整合，點(diǎn)逐漸連成面狀，且向市、縣政府駐地處的城鎮(zhèn)中心匯集（聚類指數(shù)從0.896 6增至0.903 9），城鎮(zhèn)熱島核心的熱島效應(yīng)將會(huì)越來越突出。從強(qiáng)熱島區(qū)到強(qiáng)冷島區(qū)建筑用地和未利用地的面積占比逐漸下降（建筑用地由47.10%降至0.19%，未利用地由3.70%降到3.22%），植被面積占比先升后降（從46.81%增至91.63%，又降到26.69%），水體的面積占比逐漸增加（由2.39%增至70.89%）。強(qiáng)冷島區(qū)則以水體為主，該區(qū)域水體的面積占比均＞53%，尤其是2009年，強(qiáng)冷島區(qū)水體面積占比高達(dá)77.30%。在研究期內(nèi)，水體周圍始終為強(qiáng)冷島區(qū)，由此可見水體對地表溫度具有顯著的降溫效果，因此能夠成為緩解城市熱島效應(yīng)的重要影響因素。

圖8 各熱島強(qiáng)度區(qū)內(nèi)各土地利用類型面積比

由于濃密植被和水體能夠明顯緩解城市熱島效應(yīng)，2008年濱州市實(shí)施“林水會(huì)戰(zhàn)”決策。截至2018年，濱州新增造林面積1 041.30 km2，森林覆蓋率增長9.2%，水庫面積增加160.60 km2，使得濱州市在城市快速發(fā)展、城鎮(zhèn)化水平迅速提高的情況下，城市熱島效應(yīng)并未隨之明顯增強(qiáng)，甚至冷島的影響范圍（強(qiáng)冷島區(qū)和弱冷島區(qū)）較2009年更為廣泛。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

基于山東省濱州市3期Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，利用單窗算法反演得到精度較高的地表溫度數(shù)據(jù)，根據(jù)改進(jìn)后的均值—標(biāo)準(zhǔn)差法對熱島強(qiáng)度等級進(jìn)行劃分，并對濱州市熱島效應(yīng)及其變化的時(shí)空分布特征進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對熱島效應(yīng)分布特征與土地利用類型之間的關(guān)系進(jìn)行了定量研究，得到的結(jié)論如下：

（1）2001、2009、2018年3 a中受熱島效應(yīng)影響區(qū)域面積最大的是2018年，面積占比為30.57%，集中于各市（縣）政府駐地附近以及無棣縣和沾化區(qū)南部；受影響面積最小的是2009年，面積占比為22.23%，僅在各市（縣）政府駐地附近分布密集。

（2）在研究期內(nèi)均為熱島的區(qū)域面積比為22.06%，主要分布于濱州市各個(gè)市（縣）政府駐地附近，該區(qū)域中建筑用地平均占比為35.90%；均為冷島的區(qū)域面積占比為25.85%，主要分布于無棣縣北部、沾化區(qū)北部、鄒平市北部以及惠民縣，該區(qū)域水體面積占比遠(yuǎn)高于其他區(qū)域。

（3）強(qiáng)熱島區(qū)中建設(shè)用地占比為47.10%、未利用地占比為3.70%，兩者的占比均高于其他分區(qū)，且隨著城市化進(jìn)程的加快，以建筑用地為主的城鎮(zhèn)熱島效應(yīng)將會(huì)日益增強(qiáng)。從強(qiáng)熱島區(qū)到強(qiáng)冷島區(qū)建筑用地和未利用地的面積比下降，水體的面積比增加，強(qiáng)冷島區(qū)水體的面積占比均＞53%，尤其是2009年，強(qiáng)冷島區(qū)水體面積占比高達(dá)77.30%。由此可見，林水會(huì)戰(zhàn)決策的實(shí)施，能夠在一定程度上緩解城市熱島效應(yīng)的影響。

4.2 討論

（1）利用3期Landsat數(shù)據(jù)對濱州市地表溫度進(jìn)行反演，且通過氣象站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到了精度較高的反演結(jié)果。但由于不同年份同一時(shí)期的數(shù)據(jù)難于獲取，因此本文選擇的3期數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較大。即便不同年份的數(shù)據(jù)是同一時(shí)期的，也不能保證其地表溫度背景值是一樣的，尤其是隨時(shí)間發(fā)展，地表溫度背景值的變化還是非常明顯的，更何況基于遙感數(shù)據(jù)反演得到的地表溫度會(huì)受天氣狀況的影響，其本身就存在一定的誤差。本文改進(jìn)的均值—標(biāo)準(zhǔn)差分級法可以較好地消除因?yàn)楸尘皵?shù)據(jù)的不一致而導(dǎo)致的誤差，從而解決不同時(shí)期數(shù)據(jù)之間難以對比的問題。

（2）采用2001—2018年的3期Landsat數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度較長，在一定程度上能夠反映出濱州市熱島強(qiáng)度的變化。但是，由于Landsat7數(shù)據(jù)存在條帶，本文選取的數(shù)據(jù)為Landsat5和Landsat8且只有3期合適的數(shù)據(jù)，無法建立同一傳感器的長時(shí)間序列的濱州市地表溫度數(shù)據(jù)庫，使得無法對該市熱島效應(yīng)的時(shí)空變化趨勢進(jìn)行研究。因此，在以后的研究中，可以嘗試通過國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)（環(huán)境、風(fēng)云系列衛(wèi)星等）來構(gòu)建高空間、高時(shí)間分辨率的地表溫度數(shù)據(jù)庫，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對熱島效應(yīng)時(shí)空變化趨勢的研究，還可以對熱島效應(yīng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測。

（3）結(jié)合土地利用數(shù)據(jù)分析了不同熱島強(qiáng)度等級和土地利用之間的關(guān)系，由于數(shù)據(jù)及篇幅的限制沒有進(jìn)一步分析不同土地利用類型的升溫或降溫功效。然而，隨著城市的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)熱島核心的熱島效應(yīng)將會(huì)日益顯著，因此降低熱島核心區(qū)的熱島功效是當(dāng)前最為緊要的任務(wù)，而如何有效降低核心區(qū)的熱島功效可以通過研究不同土地利用類型及其空間構(gòu)型的降溫功效來進(jìn)行定量分析，這也將成為解決城市熱島效應(yīng)問題的一個(gè)重要突破點(diǎn)。